PANAMA: 共享机器学习集群的网内聚合框架（下）
5. 聚合加速器设计接下来我们将介绍用于支持 PSwitch 中浮点线速聚合的硬件加速器架构(见图 6a)。① 包头解析器。 每个输入端口的解析器模块检查传入数据包的EtherType和DSCP字段(图 4)，以将聚合数据包从其他流量中分离出来。DSCP字段值为 56 的 IPv4 报文被认为是聚合报文，被发送到专用的聚合缓冲区，而其他数据包则直接转发到交换芯片，从而确保非聚合包不会因为聚合包发....
PANAMA: 共享机器学习集群的网内聚合框架（上）
摘要我们提出了一种新的网内聚合框架 PANAMA，用于在共享集群实现分布式机器学习(ML)训练，可服务于各种工作负载。PANAMA 包含两个关键组件:(1)定制的网内硬件加速器，可以在不影响精度的前提下支持线性浮点梯度聚合; 以及(2)轻量级负载均衡和拥塞控制协议，该协议利用 ML 数据并行作业的独特通信模式，使不同作业之间公平共享网络资源，同时保障长期作业的高吞吐率以及短期作业和其他时延敏感作....
一个神奇的Python机器学习交互应用开放框架
向大家推荐一款机器学习用户交互工具开发框架——Streamlit，可以使机器学习工程师能更轻松地创建自定义应用程序已在他们的模型中与数据进行交互。废话不多说，先来看看它有多神奇~这是用streamlit开发的Uber数据集交互式仪表板，运行这个Demo前需要先安装streamlitpip install --upgrade streamlit streamlit run https://raw.....
直播预告 | pg4ml 机器学习框架介绍与模型案例
pg4ml 机器学习框架是基于 PostgreSQL v13 实现的、使用 plpgsql 编写的机器学习框架，其核心机制是神经网络构建和模型训练。本次分享将由pg4ml 框架作者郭铁成带来 pg4ml 机器学习框架介绍与模型案例的分享，涵盖框架介绍、安装部署、模型案例、未来展望、与云计算、PolarDB结合等内容。嘉宾介绍郭铁成，PolarDB机器学习框架SIG核心成员，pg4ml 框架作者，....
阿里云机器学习平台 PAI宣布集成国产深度学习框架 OneFlow
11月4日消息，在云栖大会上，阿里云机器学习平台 PAI宣布集成自研深度学习框架OneFlow，进一步提升对国产算法框架的支持。阿里云机器学习平台PAI是一站式AI开发平台，提供了丰富的机器学习组件和云原生开发工具，集成了国际主流的机器学习框架例如TensorFlow、PyTorch和Caffe等。同时，PAI具备开放性的技术架构，支持第三方社区框架集成到PAI平台，以社区镜像或自定义镜像的方式....
请问一下，这个PAI衍生的EasyRec框架，我看介绍是可以再MaxCompute上使用的
请问一下，这个PAI衍生的EasyRec框架，我看介绍是可以再MaxCompute上使用的，这个使用的入口是在MaxCompute还是在PAI上
②机器学习分类算法之LightGBM（梯度提升框架）
代码实践参数详解一下参数可以提高准确率learning_rate:学习率.默认值：0.1调参策略：最开始可以设置得大一些，如0.1。调整完其他参数之后最后再将此参数调小。取值范围:0.01~0.3.max_depth:树模型深度默认值：-1调整策略:无取值范围：3-8（不超过10）num_leaves:叶子节点数，数模型复杂度 降低过拟合max_bin:工具箱数（叶子结点数+非叶子节点数？）bi....
①机器学习分类算法之LightGBM（梯度提升框架）
走进LightGBM什么是LightGBM？在上一篇的文章里，我介绍了XGBoost算法，它是是很多的比赛的大杀器，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了LightGBM。该算法在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左右。LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升算法。可用于排序，分类....
③机器学习框架及评估指标详解
回归模型评估指标均方误差均方误差（mean_squared_error）：是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量一般希望估计的均方误差，越小越好机器学习库sklearn中，我们使用metrics方法实现：import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [....
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阿里云机器学习平台PAI
阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台，涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer（原Studio）可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练，百余落地场景，全面提升工程效率。
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